1. 加载VGG16模型
VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，我们可以使用Matlab内置的函数vl_simplenn来加载并使用该模型。首先要确保已安装了Matlab的Deep Learning Toolbox。
```matlab
%加载VGG16模型
net = load('vgg16.mat');
%去掉最后一层全连接层
net.layers(end)=[];
```
2. 加载数据集
在完成图像分类任务之前，必须先准备好训练数据。在这个例子中，我们将使用一个公开的数据集CIFAR-10。CIFAR-10数据集包含10个类别的60000张32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。其中50000张图像用于训练，10000张用于测试。
```matlab
%加载CIFAR-10数据集
[trainImages,trainLabels,testImages,testLabels] = helperCIFAR10Data.load();
```
3. 预处理数据
为了使神经网络更容易学习，必须对数据进行预处理。这包括对输入图像进行大小调整和归一化。在这个例子中，我们将图像大小调整为224x224，然后将其用于VGG16网络。
```matlab
%调整图像大小并用于VGG16网络
trainImages = imresize(trainImages,[224 224]);
testImages = imresize(testImages,[224 224]);
%图像预处理
trainImages = helperCIFAR10Data.preprocess(trainImages);
testImages = helperCIFAR10Data.preprocess(testImages);
```
4. 训练模型
通过调用Matlab内置的trainNetwork函数来训练模型。在这个例子中，我们使用了自适应学习率的随机梯度下降（SGDM）。
```matlab
%训练模型
options = trainingOptions('sgdm','InitialLearnRate',0.001,'MaxEpochs',10,...
'MiniBatchSize',32,'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainImages,trainLabels,net,options);
```
5. 测试模型
使用测试集来评估训练后的模型。这可以通过调用Matlab内置的classify函数来实现。
```matlab
%测试模型
predictedLabels = classify(net,testImages);
accuracy = mean(predictedLabels == testLabels);
fprintf("Testing accuracy = %f\n",accuracy);
```
6. 可视化误分类图像
最后，我们将可视化几个误分类图像以检查训练后的模型的性能。
```matlab
%可视化误分类图像
figure;
idx = find(predictedLabels~=testLabels,5);
for i = 1:numel(idx)
subplot(2,3,i);
I = testImages(:,:,:,idx(i));
imshow(I);
label = sprintf("True: %d\nPredicted: %d",testLabels(idx(i)),predictedLabels(idx(i)));
title(label);
end
```